模糊神经网络信息融合技术在导弹故障诊断中的应用

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在导弹发射时,电路板发生故障将对导弹的性能产生严重的影响。本文结合模糊理论处理不确定知识的优势和神经网络并行处理、容错性强、有自学习能力等优点,应用模糊神经网络组建被测系统的数学模型,并将信息融合技术引入导弹故障诊断的过程中,通过实例证明该方法使得检测和诊断导弹故障更加可靠。 When a missile is fired, a circuit board failure can have a serious impact on the performance of the missile. Combining the advantages of fuzzy theory in dealing with uncertain knowledge with parallel processing of neural networks, strong fault-tolerant ability and self-learning ability, the fuzzy neural network is used to establish the mathematical model of the system under test and the information fusion technology is introduced into the process of missile fault diagnosis The example proves that this method makes the detection and diagnosis of missile faults more reliable.
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